# 分析结构化数据 tabular

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许多数据和信息都存储在表格数据中，无论是 csv、excel 表格还是 SQL 表。
本页面涵盖了 LangChain 中用于处理此类格式数据的所有资源。

## 文档加载
如果您有以表格格式存储的文本数据，您可能希望将数据加载到文档中，然后像处理其他文本/非结构化数据一样对其进行索引。
为此，您应该使用类似 [CSVLoader](/docs/modules/data_connection/document_loaders/how_to/csv.html) 的文档加载器
然后您应该 [创建一个索引](/docs/modules/data_connection) 来索引该数据，并且 [以此方式查询](/docs/modules/chains/popular/vector_db_qa.html)。

## 查询
如果您有更多的数值型表格数据，或者有大量数据而不想对其进行索引，那么您应该从查看我们用于处理此类数据的各种链式和代理开始。
### 链式

如果您刚刚开始，并且您有相对较小/简单的表格数据，您应该从链式开始。

If you are just getting started, and you have relatively small/simple tabular data, you should get started with chains.
链式是一系列预定步骤，因此它们很适合入门，因为它们给您更多控制权，并且让您更好地了解正在发生的事情。
- [SQL 数据库链](/docs/modules/chains/popular/sqlite.html)

- [SQL Database Chain](/docs/modules/chains/popular/sqlite.html)

### 代理

代理更复杂，涉及多个查询到 LLM 以了解要做什么。
代理的缺点是您的控制权较少。优点是它们更强大，
这使您可以在更大的数据库和更复杂的模式上使用它们。

- [SQL 代理](/docs/modules/agents/toolkits/integrations/sql_database.html)
- [Pandas 代理](/docs/modules/agents/toolkits/integrations/pandas.html)
- [CSV 代理](/docs/modules/agents/toolkits/integrations/csv.html)
